Kareem M.
Lead-KI-Ingenieur
Erfahrungen
Sept. 2022 - Bis heute
3 Jahren 4 MonatenLead-KI-Ingenieur
Walmart Inc
- Leitete die Architektur und Einführung von Sparky, Walmarts generativem KI-Shopping-Assistenten, der von Millionen Kunden über die Walmart-App genutzt wird
- Entwickelte eine Konversationsverständnisschicht mit auf den Einzelhandel abgestimmten LLMs, die Anfragen in natürlicher Sprache interpretiert und mehrstufige Aufgaben koordiniert (z. B. Eventplanung, saisonale Empfehlungen und gebündelte Einkaufsabläufe)
- Optimierte tiefe neuronale Architekturen im Empfehlungssystem von Sparky mithilfe von Transformern, CNNs und Attention-Netzwerken, um die Genauigkeit zu steigern
- Entwarf Ranking- und Empfehlungsalgorithmen mit Deep Learning und Reinforcement Learning, um die Relevanz zu erhöhen
- Implementierte automatisierte Workflows für Datenvalidierung und Anomalieerkennung, wodurch Eingabedatenfehler um 42% reduziert und die Modellstabilität verbessert wurden
- Erstellte ETL-Workflows und Feature-Engineering-Pipelines mit PySpark und Pandas, wodurch die Datenvorbereitungszeit verkürzt wurde
- Integrierte FastAPI-Microservices zur Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen in Echtzeit, wodurch die API-Antwortlatenz im Vergleich zu Flask-Endpunkten um 40% gesenkt wurde
- Verfeinerte Rankingmodelle für Empfehlungen, wodurch die Klickrate um 12% und die Warenkorbgröße um 9% stieg
- Steigerte die Empfehlungsgenauigkeit von Sparky durch hybride Deep-Learning-Techniken und optimierte Inferenz-Pipelines, wodurch die Abfrageantwortzeit um 1,4 Sekunden verkürzt wurde
- Erzielte innerhalb von sechs Monaten eine Steigerung der Nutzeraktivität um 35% und der Feature-Nutzung um 18%
März 2019 - Aug. 2022
3 Jahren 6 MonatenSenior-KI-Softwareingenieur
Sam’s Club
- Entwarf und implementierte eine KI-gestützte Ausgangsverifikationstechnologie – ersetzte manuelle Kassenbonprüfungen und verkürzte die Zeit bis zum Verlassen des Ladens um bis zu 23%
- Entwickelte und implementierte ein groß angelegtes, auf Computer Vision basierendes Ausgangsverifikationssystem, integrierte es in die Scan & Go-App, um Kundenkäufe automatisch zu validieren und manuelle Kassenbonprüfungen überflüssig zu machen
- Entwickelte End-to-End-Services mit Node.js, Python (Flask) und React, um Vision-Recognition-APIs, Zahlungssysteme und Mitgliederkonten in Echtzeit zu verknüpfen und eine nahtlose Synchronisation zwischen mobilen und Filialerfahrungen zu gewährleisten
- Erstellte und optimierte RESTful-APIs und Microservices auf AWS (Lambda, S3, EC2), um Millionen täglicher Transaktionen mit 99.99% Verfügbarkeit und Antwortzeiten unter einer Sekunde zu bewältigen
- Arbeitete mit Data Scientists und ML-Ingenieuren zusammen, um Computer-Vision-Modelle zur Erkennung von Warenkorbartikeln zu integrieren; steigerte die Objekterkennungsgenauigkeit um 22% durch optimiertes Datenlabeling, Preprocessing und Inferenz-Optimierung
- Führte die Migration von einer monolithischen Architektur zu Microservices durch, steigerte die Deployment-Geschwindigkeit um 40% und ermöglichte die unabhängige Skalierung der Module für Bildverarbeitung, Zahlungsprüfung und Kunden-Authentifizierung
Okt. 2011 - Feb. 2019
7 Jahren 5 MonatenFull-Stack-Entwickler
HCL Tech
- Entwickelte rekurrente und konvolutionale neuronale Netzwerkmodelle für Anomalieerkennung und NLP-Automatisierung, wodurch Fehler bei der Vorfallklassifizierung reduziert wurden
- Erstellte Algorithmen für Predictive Maintenance und Anomalieerkennung mithilfe von Zeitreihenanalyse und Bayes-Optimierung, wodurch die Vorfallbehebungszeit um 35% verkürzt wurde
- Entwickelte Frameworks für Datenintegrität und Audits mit Schema-Validierung und Ausreißeranalyse, wodurch die Datenzuverlässigkeit in den Kundenumgebungen gesteigert wurde
- Reduzierte die Vorfallbehebungszeit im IT-Betrieb um 35% durch AI-Force Predictive-Maintenance-Automatisierung und sparte den Enterprise-Kunden jährlich 2,5 Millionen $
- Setzte NLP-basierte Systeme zur Ticketklassifizierung und Anomalieerkennung ein, wodurch die mittlere Zeit bis zur Problemlösung gesenkt wurde
- Implementierte MLOps-Praktiken in den Kundenprojekten, verbesserte die Reproduzierbarkeit von Modellen und verringerte die Deployment-Latenz
- Entwickelte Legacy-Modernisierungs-Accelerators zur Umwandlung von COBOL- und C++-Codebasen in Java-Architekturen und verkürzte die Modernisierungszeiträume um über 40%
- Leitete die Entwicklung von AI Force – einer patentierten generativen KI-Plattform, die kritische IT-Betriebs- und Softwareentwicklungsaufgaben für globale Enterprise-Kunden automatisiert
Zusammenfassung
Erfahrener Lead-KI-Ingenieur, spezialisiert auf Konzeption und Einführung skalierbarer KI-Plattformen für den Einzelhandel und große Unternehmen, mit Expertise in generativer KI, Computer Vision und intelligenter Automatisierung. Anerkannt für die Entwicklung wirkungsvoller, kundenorientierter Produkte und die Leitung funktionsübergreifender Teams, um Forschung und Engineering für robuste Geschäftsergebnisse zu verbinden.
Sprachen
Englisch
FortgeschrittenAusbildung
Juni 2007 - Sept. 2011
Saint Vincent College
Bachelor-Abschluss · Informatik · Vereinigte Staaten
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